کتاب آموزش کاربردی مدل‌های توالی (Sequence Models) در تحلیل داده‌های زمانی و متنی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی مدل‌های توالی (Sequence Models) در تحلیل داده‌های زمانی و متنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و پردازش داده‌های ترتیبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه در مدل‌سازی داده‌های توالی و سری‌های زمانی
• 2. ساختار داده‌های متنی و روش‌های پیش‌پردازش متن
• 3. تبدیل متن به بردار با استفاده از تکنیک‌های Embedding
• 4. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN و چالش گرادیان محو شونده
• 5. آشنایی با شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت LSTM
• 6. بررسی ساختار واحدهای GRU و مقایسه با LSTM
• 7. پیاده‌سازی مدل‌های RNN در کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 8. مدل‌های دوطرفه Bidirectional RNN برای تحلیل متنی
• 9. مکانیسم توجه یا Attention در مدل‌های توالی
• 10. معماری ترنسفورمر Transformer و تحول در پردازش زبان
• 11. مفهوم خودتوجهی Self-Attention و نقش آن در یادگیری ویژگی‌ها
• 12. بررسی انکودر و دیکودر در مدل‌های توالی به توالی Seq2Seq
• 13. کاربرد مدل‌های توالی در پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
• 14. تحلیل روندها و فصلی بودن در داده‌های زمانی با یادگیری عمیق
• 15. پیش‌پردازش داده‌های عددی برای مدل‌های سری زمانی
• 16. استفاده از شبکه‌های کانولوشنی یک‌بعدی 1D-CNN برای توالی‌ها
• 17. ترکیب معماری‌های CNN و RNN در تحلیل داده‌های پیچیده
• 18. مدل‌های مبتنی بر زبان BERT و کاربردهای آن در تحلیل متن
• 19. تنظیم دقیق Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای داده‌های فارسی
• 20. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های توالی با استفاده از Autoencoders
• 21. مدل‌های مولد متن و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های توالی با معیارهای دقت و خطای میانگین
• 23. روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های ترتیبی
• 24. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل‌های توالی
• 25. مدل‌سازی توالی‌های طولانی با استفاده از تکنیک‌های حافظه کارآمد
• 26. تحلیل داده‌های متنی حجیم با استفاده از ابزارهای توزیع‌شده
• 27. پیاده‌سازی کاربردی تشخیص موجودیت‌های نامدار در متون فارسی
• 28. کاربرد مدل‌های توالی در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 29. روش‌های مقابله با بیش‌برازش Overfitting در شبکه‌های عصبی توالی
• 30. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی
• 31. امنیت در مدل‌های یادگیری ماشین و پیشگیری از حملات تزریق داده
• 32. ملاحظات اخلاقی و ضوابط فنی در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌سازی برای حوزه‌های کاربردی